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Spamhunter

ar4minによって開発
これはスパム検出用にファインチューニングされたBERTモデルで、検証精度は約99%です
ダウンロード数 59
リリース時間 : 1/10/2025

モデル概要

BERTアーキテクチャに基づくテキスト分類モデルで、スパムメールの内容を識別・フィルタリングするために特別に設計されています

モデル特徴

高精度
検証セットで約99%の精度を達成
BERTファインチューニング
bert-base-uncasedモデルを基にファインチューニング
簡単な統合
Transformersライブラリを使用して既存システムに簡単に統合可能

モデル能力

スパム検出
テキスト分類

使用事例

メールセキュリティ
スパムフィルタリング
メール内のスパムを自動的に識別・フィルタリング
精度約99%
コンテンツモデレーション
詐欺コンテンツ検出
詐欺的な内容を含むテキストを識別
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